Qu'est-ce que les alternatives TensorFlow?
TensorFlow Alternatives n'est rien d'autre qu'une bibliothèque d'apprentissage en profondeur qui est la plus célèbre de l'ère actuelle. Pour améliorer le moteur de recherche et répondre rapidement aux requêtes des utilisateurs, Google utilise le deep learning et les concepts d'IA.
Voyons un exemple concret.
Si vous saisissez un mot, c'est-à-dire un mot clé dans le moteur de recherche Google, il affichera des recherches associées pour ce mot clé, en d'autres termes, il donnera simplement quelques suggestions pour le mot suivant. Pour donner cette suggestion à un utilisateur dans ses recherches, il doit utiliser des concepts d'apprentissage automatique pour améliorer son efficacité.
Google ne contient pas de grandes bases de données pour donner cette suggestion automatique, mais il contient des ordinateurs massifs pour donner ces suggestions, ici TensorFlow apparaîtra dans l'image.
Tensorflow est une bibliothèque qui permet l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle pour améliorer l'efficacité des moteurs de recherche.
Dans cet article, nous allons voir quelques alternatives aux concurrents de TensorFlow, c'est-à-dire TensorFlow.
Alternatives à TensorFlow
Voici 11 alternatives TensorFlow que vous devez connaître:
1. MLpack
MLpack est une bibliothèque d'apprentissage automatique qui est écrite en C ++. L'objectif derrière cela est de fournir une utilisation facile, de donner une évolutivité, d'augmenter la vitesse. Il permet à l'apprentissage automatique de fournir un accès facile aux nouveaux utilisateurs en fournissant des recommandations. Il offre une flexibilité et des performances élevées aux utilisateurs. Ceci peut être réalisé en fournissant C ++ modulaire, API et un ensemble de lignes de commande aux utilisateurs.
2. Darknet
Darknet est un open-source qui suit un cadre de réseau neuronal. Il est écrit en utilisant c et CUDA. L'installation du Darknet est simple et rapide. Cela ne prend pas beaucoup de temps. Il utilise à la fois CPI et GPU.
3. CatBoost
CatBoost est un boosting de gradient open source basé sur la bibliothèque d'arbre de décision. Il est développé par des chercheurs et ingénieurs de Yandex qui est largement utilisé par de nombreuses organisations pour les recommandations de mots clés, facteurs de classement. Il est basé sur l'algorithme MatrixNet.
4. Mule d'entraînement
Avec Training Mule, l'étiquetage des images devient facile car il fournit un ensemble de la base de données pour de meilleurs résultats. Il est utilisé pour héberger le réseau et donner un accès facile pour gérer le modèle dans le cloud en fournissant une API.
5. Cloud AutoML
Cloud AutoML pleut des modèles d'apprentissage automatique de haute qualité avec des experts en apprentissage automatique limités.
6. Theano
Theano est un projet open source émis par l'Université de Montréal, Québec (domicile de YoshuaBengio) sous la licence du BSD. Il a été développé par le groupe LISA (aujourd'hui MILA).
Theano est une bibliothèque de Python, qui optimise la compilation d'expressions mathématiques, en particulier de nombreuses valeurs matricielles. Theano exprime les calculs à l'aide d'une syntaxe NumPy et les compile pour fonctionner correctement sur les architectures CPU ou GPU. Nous ne pouvons pas apprendre directement Theano, la raison en est qu'il est très profond dans l'apprentissage. En fait, l'un des projets Python les plus populaires qui rendent Theano si facile à étudier pour l'apprentissage en profondeur est fortement recommandé à tous. Ces projets fournissent à Python des structures de données et des comportements conçus pour créer des modèles d'apprentissage profond de manière rapide et fiable tout en garantissant que Theano développe et exécute des modèles rapides et efficaces.
La bibliothèque Lasagne, par exemple, fournit les classes de Theano pour créer un Deep Learning mais elle aura toujours besoin d'une syntaxe Theano pour l'apprentissage.
7. Keras
Keras est une bibliothèque de réseau neuronal open source basée sur Python. Il peut s'exécuter sur le bord supérieur de Tensor-Flow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano ou PlaidM. Conçu pour permettre une expérimentation rapide avec des réseaux de neurones profonds, il est conçu pour être convivial, modulaire et extensible.
L'API a été «conçue pour les personnes, pas pour les machines» et suit les meilleures pratiques de réduction de la charge cognitive. Les modules autonomes que vous pouvez combiner pour créer de nouveaux modèles sont les couches neuronales, les fonctions de coût, les optimiseurs, les schémas d'initialisation, la compatibilité d'activation et les schémas de régularisation. En tant que nouvelles classes et fonctions, de nouveaux modules sont faciles à ajouter. Les modèles qui ne sont pas avec des fichiers de configuration séparés sont définis avec un code Python. La raison principale de l'utilisation de Keras est basée sur leurs principes directeurs, principalement sur les principes de facilité d'utilisation. Nous recommandons notre propre classe ModelSerializer pour enregistrer et recharger davantage votre modèle une fois que vous l'avez importé.
8. Torche
La torche est une bibliothèque d'apprentissage automatique open source, un cadre pour le calcul scientifique et un langage de script basé sur le langage de programmation de Lua. Il fournit une large gamme d'algorithmes d'apprentissage en profondeur et utilise le langage de script LuaJIT, ainsi qu'une implémentation C sous-jacente. Il possède également un réseau puissant à N dimensions. La torche est une structure informatique scientifique avec un large support pour les premiers algorithmes de machine d'apprentissage des GPU. Grâce à un langage simple et rapide, le LuaJIT et l'implémentation C / CUDA sous-jacente sont simples et efficaces à utiliser.
9. Infer.NET
Microsoft a publié sa plateforme multiplateforme Infer. Environnement d'apprentissage machine basé sur un modèle net grâce à l'open source. Son programme est compilé par un cadre de code haute performance pour implémenter une approche qui permet une évolutivité substantielle, déterministe approximative, inférence bayésienne. L'apprentissage des modèles s'applique également aux problèmes de traits de données, y compris les données en temps réel, les données hétérogènes, les informations non marquées et les données avec des pièces manquantes et les données avec des distorsions connues.
10. Scikit Learn
Scikit-learn est sorti en 2007. C'est une bibliothèque open source qui est utilisée dans l'apprentissage automatique. Il a été conçu sur la base du concept Matplotlib, SciPy et NumPy. Le framework scikit-learn ne se préoccupe pas du chargement et de la manipulation des données mais plutôt de la modélisation des données.
11. Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib est une autre alternative de TensorFlow. Il est utilisé comme un cadre distribué pour l'apprentissage automatique. Pour développer un projet open-source, Apache Spark Mllib est largement utilisé car il se concentre principalement sur l'apprentissage automatique pour faciliter l'interface. Il contient une bibliothèque utilisée pour une formation professionnelle évolutive. Il prend en charge des algorithmes tels que les arbres de décision, la régression, le clustering et l'API à un niveau supérieur.
Conclusion
Dans cet article, nous avons vu des outils alternatifs pour l'outil d'apprentissage automatique TensorFlow.
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